Компания Meta AI недавно выпустила третью итерацию своей языковой модели LLaMA, LLaMA 3. Эта новая модель предлагает значительные улучшения в производительности и возможностях, что делает ее привлекательным выбором для разработчиков и исследователей, работающих над широким спектром приложений искусственного интеллекта.

LLaMA 3 доступна в двух предварительно обученных и настроенных на инструкции версиях с 8 миллиардами и 70 миллиардами параметров соответственно. Модель была обучена на впечатляющем наборе данных из более чем 15 триллионов токенов, что в семь раз больше, чем набор данных, использованный для LLaMA 2. Этот расширенный набор данных для обучения включает в четыре раза больше кода, что делает LLaMA 3 особенно хорошо подготовленной к генерации кода и другим связанным с программированием задачам.

Бенчмарки, предоставленные Meta AI, демонстрируют впечатляющие возможности LLaMA 3. Версия с 8 миллиардами параметров превосходит популярные модели Galactica 7B и Mistral 7B Instruct по широкому кругу задач, включая обучение на небольшом количестве примеров, ответы на вопросы и математические рассуждения. Более крупная модель с 70 миллиардами параметров также не уступает мощной модели Chinchilla 1.5B, особенно в области генерации кода.

Одной из ключевых особенностей LLaMA 3 является улучшенная поддержка многошаговых задач и повышенное согласование ответов, что свидетельствует о сильном акценте на разработке более способных и надежных агентов искусственного интеллекта. Кроме того, Meta AI представила новые инструменты и процессы для продвижения ответственной разработки и использования модели, включая систему LLaMA Guard и платформу Cyber SEC Eval.

В целом, выпуск LLaMA 3 представляет собой значительный шаг вперед в мире открытых языковых моделей. Благодаря впечатляющей производительности, расширенным возможностям и приверженности ответственной разработке, LLaMA 3 готова стать ценным ресурсом для широкого спектра приложений искусственного интеллекта и исследовательских инициатив.

Выпуск LLaMA 3 компанией Meta AI ознаменовал значительный прогресс в мире крупных языковых моделей. Эта последняя итерация серии LLaMA обладает улучшенной производительностью и возможностями, выделяющими ее среди предыдущих версий.

Одним из ключевых моментов является улучшение передового уровня производительности модели в областях, таких как языковые нюансы, контекстное понимание и сложные задачи, такие как перевод и генерация диалога. Благодаря повышенной масштабируемости и производительности, LLaMA 3 может легко справляться с многошаговыми задачами, благодаря усовершенствованным процессам пост-обучения Meta, значительно снижающим частоту ложных отказов, улучшающим согласованность ответов и повышающим разнообразие ответов модели.

Возможности модели были значительно улучшены, особенно в областях рассуждений, генерации кода и следования инструкциям. Это очевидно из предоставленных бенчмарков, где LLaMA 3 превосходит как Geman 7B, так и MISTL 7B Instruct по различным метрикам, включая впечатляющий балл по математике, который втрое превышает показатели конкурирующих моделей.

Большая версия LLaMA 3 с 70 миллиардами параметров также была сравнена с мощной моделью Chinchilla Pro 1.5, демонстрируя сильные результаты в области генерации кода, где она набирает впечатляющие 81 балл, превосходя 71 балл Chinchilla Pro и 73 балла CLAUDE 3 Sonic.

Эти улучшения производительности и возможностей делают LLaMA 3 высокоспособной и универсальной моделью, хорошо подходящей для широкого спектра приложений, от языковых задач до сложного решения проблем и генерации кода. По мере того, как сообщество открытого исходного кода продолжает исследовать и использовать потенциал этой модели, будущее развития искусственного интеллекта выглядит все более многообещающим.

Выпуск LLaMA 3 компанией Meta AI установил новый стандарт для крупных языковых моделей. Согласно предоставленным бенчмаркам, версия LLaMA 3 с 8 миллиардами параметров превосходит конкурентов, включая Geman 7B и MISTL 7B Instruct, по широкому кругу задач.

Основные моменты из бенчмарков включают:

• MLU 5-shot: LLaMA 3 8B набирает 78,4 балла, по сравнению с 53 у Geman 7B и 58 у MISTL 7B Instruct.
• GPQA Zero-shot: LLaMA 3 8B набирает 34 балла, по сравнению с 21 у Geman 7B и 26 у MISTL 7B Instruct.
• Математический балл: LLaMA 3 8B значительно выше по математическим задачам, почти втрое превышая показатели Geman 7B и MISTL 7B Instruct.
• Генерация кода: Оценка человеческой экспертизы для генерации кода составляет 81 балл для LLaMA 3 70B, по сравнению с 71 баллом для Geman Pro 1.5 и 73 баллами для CLA 3 Sonic.

Бенчмарки демонстрируют улучшенную производительность и возможности LLaMA 3, особенно в областях рассуждений, генерации кода и следования инструкциям. Это позиционирует LLaMA 3 как высокоспособную и конкурентоспособную крупную языковую модель, предлагающую значительные улучшения по сравнению с предыдущими версиями и современными передовыми моделями.

Meta приняла всеобъемлющий подход к ответственной разработке с LLaMA 3, сосредоточившись на доверии и безопасности. Они обновили свое Руководство по ответственному использованию (RUG), чтобы предоставить всеобъемлющую информацию об ответственной разработке с использованием крупных языковых моделей.

Их системно-ориентированный подход включает обновления инструментов доверия и безопасности, включая LLaRD (LLaMA Responsible Development), который был оптимизирован для поддержки таксономии, опубликованной ML Commons, расширяя его охват более всеобъемлющим набором категорий безопасности.

Кроме того, Meta представила LLaMA Guard, набор инструментов для обеспечения доступности функций безопасности для разработчиков. Это включает Code Shield, который оценивает код на предмет безопасных практик, и CyberSec Eval 2, который проверяет на возможное злоупотребление, такое как небезопасные практики кодирования, помощь хакерам, злоупотребление интерпретатором кода и восприимчивость к внедрению подсказок.

Принимая проактивный и прозрачный подход к вопросам доверия и безопасности, Meta стремится обеспечить ответственную разработку приложений с использованием LLaMA 3, одновременно создавая открытую экосистему вокруг модели.

Meta объявила, что они интегрируют последнюю версию своей языковой модели LLaMA, LLaMA 3, во все свои различные приложения и сервисы. Это включает интеграцию LLaMA 3 в:

• Facebook
• Instagram
• WhatsApp
• Messenger

Пользователи теперь смогут напрямую взаимодействовать с моделью LLaMA 3 в этих приложениях, чтобы получать актуальную информацию, отвечать на вопросы и выполнять различные задачи. Интеграция позволяет пользователям использовать расширенные возможности LLaMA 3, такие как улучшенная производительность, контекстное понимание и выполнение многошаговых задач, не выходя из приложений, которые они уже используют.

Кроме того, Meta предоставляет LLaMA 3 в интерфейсе вывода Meta AI, позволяя разработчикам легко получать доступ к модели и использовать ее для своих собственных приложений и проектов. Это еще больше расширяет доступность и внедрение этой мощной языковой модели.

В целом, интеграция LLaMA 3 во все приложения и сервисы Meta представляет собой значительный шаг в направлении предоставления расширенных возможностей искусственного интеллекта пользователям и разработчикам, стимулируя инновации и производительность в экосистеме Meta.

Модели LLaMA 3 доступны для загрузки и изучения через официальный репозиторий GitHub по адресу github.com/facebookresearch/llama. Этот репозиторий предоставляет доступ к исходному коду и файлам модели, позволяя разработчикам глубже изучить возможности этой последней итерации серии LLaMA.

Репозиторий включает следующие ключевые ресурсы:

1. Файлы моделей: Модели LLaMA 3 доступны в двух размерах - 8 миллиардов и 70 миллиардов параметров. Эти предварительно обученные модели можно загрузить и использовать для широкого спектра приложений.

2. Код: Репозиторий GitHub содержит исходный код моделей LLaMA 3, позволяя разработчикам понять лежащую в основе архитектуру и потенциально настраивать или адаптировать модели для своих конкретных случаев использования.

3. Документация: Репозиторий включает подробную документацию, предоставляющую руководство по загрузке, настройке и эффективному использованию моделей LLaMA 3.

4. Бенчмарки: Репозиторий демонстрирует производительность LLaMA 3 на различных бенчмарках, позволяя пользователям сравнивать ее возможности с другими языковыми моделями.

5. Руководство по ответственному использованию: Meta AI включила всеобъемлющее "Руководство по ответственному использованию" для обеспечения этичной и ответственной разработки приложений с использованием моделей LLaMA 3.

Изучая репозиторий GitHub LLaMA 3, разработчики могут глубже понять возможности модели, экспериментировать с кодом и использовать предварительно обученные модели для создания инновационных приложений на основе искусственного интеллекта. Открытый характер этого выпуска соответствует приверженности Meta к продвижению области искусственного интеллекта и расширению возможностей более широкого сообщества разработчиков.